2.

在时间序列分析中，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种将非线性或非平稳信号分解成若干固有模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）的技术。这些IMF是原始数据中的基本波动成分，代表了不同时间尺度上的局部特征。通过EMD分解，我们可以更深入地理解信号内部的结构和动态变化。每一种IMF都对应着信号中的一个特定频率带，从而使得后续的分析如趋势分析、频谱分析变得更加精确和直观。换句话说，EMD分解就像是给复杂的信号做了一次“CT扫描”，让我们能够更加细致地观察其内部构造。🚀✨

这样不仅有助于提高模型预测的准确性，还能帮助我们更好地识别信号中的重要特征，为科学研究和工程应用提供有力支持。🔬📈